高速微銑削穩(wěn)定性的聲發(fā)射監(jiān)測

齊 云，許金凱，于占江，于化東

（長春理工大學(xué) 精密制造及檢測技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實驗室，長春 130022）

0 引言

高速微銑削作為一種快速、低成本的微加工方式，由與其切削用量小、加工精度高等特點而被廣泛應(yīng)用于微小零件的加工。高速微銑削作為切削加工領(lǐng)域中應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)之一，目前的研究主要集中于加工表面質(zhì)量、切削力、刀具的磨損等方面，對加工過程的穩(wěn)定性研究很少[1～4]。加工過程的穩(wěn)定性影響著加工的表面質(zhì)量，對加工過程進(jìn)行實時監(jiān)測，能夠獲知加工狀態(tài)是否正常，通過對加工狀態(tài)的實時評定，可以對加工參數(shù)的調(diào)整、刀具更換的時機(jī)提供參考依據(jù)。

聲發(fā)射（Acoustic Emission，AE）技術(shù)作為一種成熟的監(jiān)測方法，在故障診斷、刀具破損等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用[5,6]。文獻(xiàn)[7]中唐英等人將聲發(fā)射監(jiān)測技術(shù)引入了對傳統(tǒng)車削過程的監(jiān)測，研究表明AE信號強(qiáng)度與切削用量、工件材料有密切關(guān)系。仲為武[8]等人在AE信號監(jiān)測傳統(tǒng)硬銑削過程試驗中發(fā)現(xiàn)AE信號的均方根值受每齒進(jìn)給量和銑削深度的影響很小，切削速度提高時AE信號的頻譜成分增多。這為將聲發(fā)射技術(shù)應(yīng)用于高速微銑削過程監(jiān)測的研究奠定了一定的基礎(chǔ)。為了有效的提取聲發(fā)射信號特征值以表征切削過程加工的穩(wěn)定性，通常采用高斯濾波、小波濾波等方法對信號進(jìn)行去噪處理[9,10]。濾波法理論上可以去除噪聲提取信號中的有效信息，經(jīng)典的高斯濾波對于正態(tài)分布的信號有較好的濾波性能，但由于實際信號有許多不可避免的隨機(jī)噪聲，所以高斯濾波會對處理結(jié)果產(chǎn)生畸變；小波濾波雖能克服傳統(tǒng)濾波方法的缺陷，但其分解次數(shù)和小波基的確定受使用者經(jīng)驗的影響，制約了這種方法的發(fā)展。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法[11]（Empirical Mode Decomposition，EMD）作為一種完全基于信號自身頻率特征的分解方法，在處理非穩(wěn)態(tài)非周期信號時被廣泛應(yīng)用。由于此分解方法易產(chǎn)生模態(tài)混疊的問題，Huang[12]提出了添加高斯白噪聲的集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）對信號進(jìn)行去噪，該方法通過對原始信號多次加入不同的白噪聲再進(jìn)行EMD分解以改變信號極值點的分布來抑制模態(tài)混疊。

因此，本文采用聲發(fā)射技術(shù)，對7075鋁合金進(jìn)行高速微銑削試驗，利用添加高斯白噪聲的集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法對信號進(jìn)行去噪。通過對信號特征值的提取和計算來衡量切削過程的穩(wěn)定性，為高速微銑削過程監(jiān)測提供依據(jù)。

1 聲發(fā)射技術(shù)監(jiān)測高速微銑削加工過程試驗

1.1 試驗方法

選取4個微銑削加工參數(shù)：主軸轉(zhuǎn)速n（r/min），進(jìn)給速度vf（mm/min），軸向切深ap（μm），徑向切深ae（μm）進(jìn)行4因素2水平全因子試驗。試驗參數(shù)如表1所示。

1.2 試驗材料與設(shè)備

試驗材料為預(yù)先加工出長方體凸臺的直徑為20mm的7075鋁合金棒料，棒體部位夾裝在機(jī)床的圓形卡盤上，長方體凸臺的尺寸為25mm×16mm×16mm。

表1 試驗參數(shù)

圖1為微銑削試驗裝置及流程圖，試驗機(jī)床為：WILLEMIN 408S2五軸立式加工中心，微銑刀直徑為1mm，切削刃圓弧半徑為3μm。聲發(fā)射傳感器固定在凸臺的矩形截面上，微銑削的加工表面為凸臺的正方形截面。AE信號采集的主要裝置采用美國物理聲學(xué)公司（Physical Acoustics Corporation，PAC）的2通道PCI-2聲發(fā)射系統(tǒng)，配用NANO-30型聲發(fā)射傳感器，其中采集卡采樣頻率為2MHz。

圖1 試驗設(shè)備及信號采集流程

2 AE信號的去噪

利用EEMD對聲發(fā)射信號進(jìn)行分解，是基于EMD分解法的基礎(chǔ)上[11,12]。對信號進(jìn)行EMD分解，會得到一系列頻率由高到低排列的本征模態(tài)分量（Intrinsic Mode Function，IMF）。每個本征模態(tài)分量滿足EMD算法的分解要求。EEMD是在EMD算法之前對原始信號多次添加幅度不同的高斯白噪聲，利用高斯白噪聲的頻率具有均勻分布統(tǒng)計的特性，來改變原始信號中信號極值點的分布，從而抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象。

EEMD算法流程如下：

1）通過給原始信號y(t)疊加一組高斯白噪聲信號w(t)獲得總體信號Y(t)。

2）對Y(t)進(jìn)行EMD分解，得到M個IMF分量：

3）給Y(t)每次加入不同的白噪wi(t)，i=1,2,…,n，重復(fù)步驟1）和2）此時：

4）將不同白噪聲下同一階數(shù)的IMF分量取平均值以消除白噪聲帶來的影響：

為了驗證EEMD分解抑制模態(tài)混疊的效果，對分解出的IMF分量進(jìn)行希爾伯特黃變換（Hilbert-Huang Transform, HHT）。希爾伯特黃變換可以對每個IMF分量計算瞬時頻率，獲得每個IMF分量的時間-頻率圖。通過時頻圖可以觀察到每個IMF分量中有哪些頻率，這些頻率是如何隨時間變化的。如圖2所示為AE信號某兩個IMF分量經(jīng)HHT變換后的時頻圖。圖2(a)中IMF分量的瞬時頻率隨時間的增加呈散點分布，有較多高頻成分存在，頻段非常寬。從圖2(b)中可以看到隨著加工時間的變化，該IMF分量的頻率在0kHz到100kHz的范圍內(nèi)呈周期性變化。

圖2 IMF分量的時頻圖

不同IMF分量的主頻段不同，主頻段的頻率成分通常具有較大的幅值，并且頻率集中。而出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象的兩個IMF分量之間，會出現(xiàn)主頻段重疊的現(xiàn)象。利用希爾伯特黃變化得到的時頻信息，可以繪制IMF分量的頻率-幅度圖。從頻率-幅度圖上可以觀察到IMF分量有無模態(tài)混疊現(xiàn)象。由于EEMD分解是一種自適應(yīng)的分解方法，根據(jù)信號的總長度和算法終止閾值的選擇，EEMD會分解出數(shù)量過多的本征模態(tài)分量。為了突出聲發(fā)射信號的特點，減少數(shù)據(jù)的運(yùn)算量，對EEMD分解出來的M個本征模態(tài)分量進(jìn)行分解能量的權(quán)重計算，選取權(quán)重最大的三個分量作為主分量，對這三個主分量分別繪制頻率-幅度圖如圖3所示?？梢郧宄目吹饺齻€IMF分量的主頻集中且突出，并且沒有重疊現(xiàn)象，所以EEMD分解法能夠有效模態(tài)混疊，并用于分析聲發(fā)射信號。

圖3 權(quán)重前三的IMF分量的頻率-幅度圖

將權(quán)重前三的IMF分量作為主分量和代表信號變化趨勢的殘差相加，重構(gòu)成去噪后的聲發(fā)射信號。原始信號和去噪信號的對比圖如圖4所示，可以看到信號的規(guī)律特征被突出，隨機(jī)信號被抑制。

圖4 原始信號和經(jīng)EEMD去噪的信號對比

信號數(shù)據(jù)處理流程圖如圖5所示。

3 試驗結(jié)果

3.1 特征值計算

圖5 數(shù)據(jù)處理流程示意圖

試驗獲得的16組AE信號按照圖5所示的處理流程進(jìn)行去噪處理，獲得的16組去噪信號如圖6所示。EEMD分解重構(gòu)后，對所得的去噪信號進(jìn)行信號幅值、信號能量、信號中心頻率三個參數(shù)的均方根、方差計算。在計算出的這6種特征值中。以信號幅值的均方根這一特征值為例，以數(shù)值最低者作為1，數(shù)值最高者作為16，將16個幅值均方根特征值保持原數(shù)值比例轉(zhuǎn)為1到16這個標(biāo)尺中來衡量，對所有特征值都進(jìn)行如下轉(zhuǎn)換。均方根計算公式見式(5)，方差公式見式(6)。M為序列X的均值。

均方根：

方差：

將每組試驗轉(zhuǎn)換后的特征值相加，因為方差數(shù)值更能夠體現(xiàn)數(shù)據(jù)的波動性，尤其是幅度方差和能量方差，所以將這兩個方差值的權(quán)重設(shè)為2，中心頻率方差權(quán)重設(shè)為1.5，三個均方根特征值的權(quán)重為1。計算每組試驗的總得分后將總得分也轉(zhuǎn)換成1到16的比例尺中以方便對比和分析，用總得分來衡量聲發(fā)射信號的穩(wěn)定程度。16組試驗對應(yīng)的參數(shù)和總得分如表2所示。

3.2 結(jié)果分析

利用試驗設(shè)計（DOE）的方法對試驗結(jié)果進(jìn)行分析。結(jié)果如表3所示。

圖6 16組AE信號去噪后的時域圖

表2 試驗參數(shù)及對應(yīng)得分

表3 試驗結(jié)果分析表

從表3中結(jié)果可以看出，主模型的P值代表著模型的顯著度，當(dāng)P值小于0.05時說明主模型是有效的。4個參數(shù)中軸向切深的顯著度小于0.05，則說明這一參數(shù)對聲發(fā)射信號的穩(wěn)定性的影響是最明顯的。

同時根據(jù)試驗結(jié)果得出回歸方程：

R1是總得分，ABCD四個參數(shù)分別于表3中的編號一一對應(yīng)。R1值越大，代表著聲發(fā)射信號的不穩(wěn)定度增加。其中只有A，即主軸轉(zhuǎn)速這一加工參數(shù)與聲發(fā)射信號的穩(wěn)定度呈負(fù)相關(guān)。當(dāng)主軸轉(zhuǎn)速升高其他三個參數(shù)不變時，聲發(fā)射信號的穩(wěn)定度會更好，但影響的程度很小。進(jìn)給速度、軸向切深、徑向切深這三個參數(shù)增大時，聲發(fā)射信號的不穩(wěn)定度會顯著增大。圖7所示為外學(xué)生化后的殘差的正態(tài)分布圖，每一個方格代表一次試驗，分布點越接近一條直線說明回歸方程的擬合效果越好，從圖7中可以看出此次擬合出的方程(7)較好。

圖7 殘差正態(tài)分布圖

【】【】

根據(jù)高速切削理論，當(dāng)主軸轉(zhuǎn)速增大時，切削速度提高，使得金屬流動速度大于塑性變形速度，同時切削溫度提高，導(dǎo)致切削力下降。切削力的下降使得切削過程較主軸轉(zhuǎn)速低時更穩(wěn)定，所以主軸轉(zhuǎn)速與聲發(fā)射信號的穩(wěn)定度呈負(fù)相關(guān)。

AE信號的主要來源是第一變形區(qū)材料的剪切變形、第二變形區(qū)切屑與工件或切削刃的接觸、第三變形區(qū)工件和刀具間的摩擦。當(dāng)進(jìn)給速度、軸向切深、徑向切深值增大時，增大了單位時間內(nèi)產(chǎn)生的切屑體積，使得發(fā)出的聲發(fā)射信號能量增大。同時單位時間內(nèi)切削量的增加使得切削力增大，為切削過程引入了更多頻率成分，例如刀具的震顫增加，機(jī)床的振動增加等，這些頻率成分的引入使得聲發(fā)射信號的波動變大，在式(7)中就表現(xiàn)為聲發(fā)射信號的不穩(wěn)定度增大。

4 結(jié)論

1）EEMD分解能夠有效抑制模態(tài)混疊，適用于聲發(fā)射信號的去噪和分析。

2）高速微銑削過程的穩(wěn)定性可以用聲發(fā)射信號的穩(wěn)定性來衡量。加工參數(shù)的改變與聲發(fā)射信號的穩(wěn)定性密切相關(guān)。其中主軸轉(zhuǎn)速和聲發(fā)射信號穩(wěn)定呈負(fù)相關(guān)，進(jìn)給速度、軸向切深、徑向切深和聲發(fā)射信號穩(wěn)定性呈正相關(guān)。

3）根據(jù)監(jiān)測結(jié)果，為了獲得更好的高速微銑削表面質(zhì)量，應(yīng)該采用較小的切削量，尤其是軸向切深量并提高主軸轉(zhuǎn)速。

4）利用加工過程中不斷采集到的聲發(fā)射信號計算此時聲發(fā)射信號的穩(wěn)定度，能夠監(jiān)測切削過程是否處于正常狀態(tài)。

[1]Wyen C F, Jaeger D, Wegener K. Influence of cutting edge radius on surface integrity and burr formation in milling titanium[J].The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2013,67(1-4)：589-599.

[2]Rahman M, Kumar A S,Prakash J R S. Micro milling of pure copper[J].Journal of Materials Processing Technology,2001,116(1)：39-43.

[3]Heaney P J,Sumant A V,Torres C D,et al.Diamond coatings for micro end mills：enabling the dry machining of aluminum at the micro-scale[J].Diamond and Related Materials,2008,17(3)：223-233.

[4]Kang I S, Kim J S, Kim J H, et al. A mechanistic model of cutting force in the micro end milling process[J].Journal of Materials Processing Technology,2007,187：250-255.

[5]袁俊,沈功田,吳占穩(wěn),等.軸承故障診斷中的聲發(fā)射檢測技術(shù)[J].無損檢測,2011,33(4)：5-11.

[6]Tansel I, Trujillo M, Nedbouyan A,et al. Micro-end-milling—III. Wear estimation and tool breakage detection using acoustic emission signals[J].International Journal of Machine Tools and Manufacture,1998,38(12)：1449-1466.

[7]唐英,顧崇銜.金屬切削過程聲發(fā)射機(jī)理[J].北京科技大學(xué)學(xué)報,1995,17(5)：439-443.

[8]仲為武,王希.模具鋼硬銑削過程振動和聲發(fā)射信號的監(jiān)測與分析[J].2015.

[9]粱敏,馬凱.基于高斯濾波的回波信號去噪方法的研究[J].測繪與空間地理信息,2017,40(1)：40-42.

[10]楊杰.聲發(fā)射信號處理與分析技術(shù)的研究[D].長春：吉林大學(xué),2005.

[11]Huang N E, Wu M L C, Long S R, et al. A confidence limit for the empirical mode decomposition and Hilbert spectral analysis[A].Proceedings of the royal society of london a： Mathematical,physical and engineering sciences[C].The Royal Society,2003,459(2037)：2317-2345.

[12]Wu Z, Huang N E.Ensemble empirical mode decomposition：a noise-assisted data analysis method[J].Advances in adaptive data analysis,2009,1(01)：1-41.